Exome profiling of primary, metastatic and recurrent ovarian carcinomas in a BRCA1-positive patient
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Ovarian carcinoma is a common, and often deadly, gynecological cancer. Mutations in BRCA1 and BRCA2 genes are present in at least a fifth of patients. Uncovering other genes that become mutated subsequent to BRCA1/BRCA2 inactivation during cancer development will be helpful for more effective treatments. METHODS: We performed exome sequencing on the blood, primary tumor, omental metastasis and recurrence following therapy with carboplatin and paclitaxel, from a patient carrying a BRCA1 S1841R mutation. RESULTS: We observed loss of heterozygosity in the BRCA1 mutation in the primary and subsequent tumors, and somatic mutations in the TP53 and NF1 genes were identified, suggesting their role along with BRCA1 driving the tumor development. Notably, we show that exome sequencing is effective in detecting large chromosomal rearrangements such as deletions and amplifications in cancer. We found that a large deletion was present in the three tumors in the regions containing BRCA1, TP53, and NF1 mutations, and an amplification in the regions containing MYC. We did not observe the emergence of any new mutations among tumors from diagnosis to relapse after chemotherapy, suggesting that mutations already present in the primary tumor contributed to metastases and chemotherapy resistance. CONCLUSIONS: Our findings suggest that exome sequencing of matched samples from one patient is a powerful method of detecting somatic mutations and prioritizing their potential role in the development of the disease.
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
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score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».